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20/11/2018

BY STEFAN,Le pisciacais Dipl.Ing.StefanV.Raducanu veille pour vous: économie,technologie, societal"Un pour Tous".."Tous pour Un".."Chacun pour Soi" SocSav21,FranceWeb,Solidage verge d'or, 1n∞, 2045,La qualité contre la quantité

PSCVC,PSCFW,COMMUNICATION EVOLUTION,EXPERIENCE DIFFERENT,RACONTEZ VOTRE HISTOIRE,“Fouille en dedans. C'est en dedans qu'est la source du bien et elle peut jaillir sans cesse si tu fouilles toujours.”

La qualité contre la quantité, La qualité contre la quantité

De l’Analytique et de l’IA

Tirant parti de l’apprentissage automatique (machine learning), ce phénomène oblige à une réévaluation de la vision traditionnelle du Big Data axée sur la quantité, une approche qui a longtemps dominé dans le royaume du numérique. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et l’analytique changent la donne. Cette puissante combinaison est parfaitement équipée pour éplucher des tonnes d’informations, et définir les relations et anomalies entre des jeux de données afin d’extraire des renseignements exploitables.

L’intelligence humaine en ressort grandie, ce qui augmente par la même occasion la valeur ajoutée pour l’entreprise. Tandis que l’IA abat le gros du travail à une vitesse et une échelle inaccessible à l’humain, l’analytique offre une approche plus accessible et intuitive pour l’examen des données. Tout ceci peut avoir des répercussions profondes et étendues pour une structure, en particulier dans l’optique de promouvoir une culture des données plus fermement établie.

Le décisionnel orienté données n’est plus réservé à quelques privilégiés et implique désormais une plus grande partie des effectifs. Loin d’être facultatif, ce mode de fonctionnement deviendra même une exigence fondamentale afin de compenser la pénurie de talents spécialisés dans l’analyse des données. Des chiffres en provenance de McKinsey & Company mettent en évidence l’ampleur du problème : les États-Unis, par exemple, doivent faire à face à une pénurie de 190 000 individus compétents dans l’analyse de données, et de 1,5 million de responsables et d’analystes capables de comprendre et de prendre des décisions basées sur l’analyse des Big Data.

De nombreux organes de presse ont aujourd’hui leur rubrique de fact checking (en français vérification des faits), mais la plupart du temps, ils ne ciblent que les personnes qui ne sont pas de leur bord dans une logique de participation active aux combats politiques ou idéologiques. Les journalistes gagneraient à être plus neutres, à ne pas être systématiquement politiquement corrects et à se servir plus de nouvelles technologies de l’information en général, de l’analyse de données en particulier, pour vérifier, filtrer, dénoncer les fausses nouvelles, quel que soit le bord politique des manipulateurs.

Alors que l’open data se développe, et au-delà des bases de données facilement accessibles via internet, il existe de nombreuses technologies d’analyse de données qui permettent de vérifier les informations, les sources, de traquer les manipulations, comme : le text mining, l’analyse des sentiments, la catégorisation automatique, la syntaxe de recherche complète (and, or, not … paragraphe, sentence), le deep Learning (bon sur les images, pas sur les concepts), …

Cependant, force est de constater que le data journaliste reste embryonnaire aujourd’hui, en France particulièrement et qu’au-delà du biais lié à l’engagement politique, le militantisme de nombreux journalistes, le monde de la presse utilise peu les nouvelles technologies pour traquer les manipulateurs et font peu œuvre de pédagogie en matière de désinformation. Finalement ce sont les réseaux sociaux, grands diffuseurs de fausses nouvelles, qui dénoncent le plus de manipulations et amènent souvent les médias traditionnels à traiter des sujets qu’ils avaient volontairement minimisés ou carrément occultés.

Pour aller plus loin sur le sujet des « fakes news », vous pouvez utilement consulter mon autre article : Fausses nouvelles vs Libre expression
 

MyNewsCenter Reader Aggregator "Extra! Extra! Read all about it!Local Newspapers Are Dying"Residents in these “news deserts” — that is, areas without newspapers — “are generally poorer, older and less educated than the average American.”

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 Les miroirs feraient bien de réfléchir avant de renvoyer les images.

Jean Cocteau

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On ferme les yeux des morts avec douceur, c'est aussi avec douceur qu'il faut ouvrir les yeux des vivants.

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"Un pour Tous".."Tous pour Un".."Chacun pour Soi"  1N

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Sans l’analytique basée sur l’intelligence artificielle, point de salut pour l’entreprise 5.0

Selon Maurizio Canton, CTO EMEA chez TIBCO Software, le leader international de l’intégration, de l’analyse de données, et de la gestion d’API, la déferlante de données a annoncé une ère nouvelle marquée par plus de complexité mais aussi d’opportunités. Comme son nom l’indique, le Big Data est depuis toujours une question d’étendue, d’ampleur et de volume. Le volume de données était considéré comme indispensable pour la prise de décision jusqu’à ce que se pose la question de la qualité.

 

La qualité contre la quantité

Sans l’analytique basée sur l’intelligence artificielle, point de salut pour l’entreprise 5.0
Au fur et à mesure que le Big Data devenait la norme, les entreprises ont commencé à adopter une approche plus stratégique afin de tirer davantage des informations inondant les systèmes d’informations via des canaux toujours plus nombreux. Beaucoup de structures ont constaté à leurs dépens qu’en matière de décisionnel, quantité de données ne rime pas toujours avec qualité et que le pourcentage de « déchet » est conséquent. La donnée brute, tel que le pétrole auquel elle a été tant comparée, n’est rien sans être traitée. En l’état, elle peut même être préjudiciable lorsqu’il s’agit d’adopter des stratégies nécessitant un maximum de discernement et un sens de l’à-propos.

Ainsi, et peut-être sans surprise, une tendance a récemment pris de l’ampleur au sein des entreprises. Elle est le fruit d’un changement drastique d’état d’esprit qui reposait sur la simple collecte d’informations et qui a pris un tournant sans précédent en adoptant des méthodes rétrospectives d’analyse des données en profondeur pour en faire ressortir des détails pertinents. L’utilisation de l’analytique avancée permet aux entreprises d’extraire « la substantifique moelle » de la data, permettant de faire plus avec moins. Cette approche offre des marges d’exploitation toujours plus importantes et assure aujourd’hui aux entreprises la garanti de prendre l’ascendant sur la concurrence.
 
Maurizio Canton, TIBCO Software
 
En 2000, Lawrence Lessig écrivait dans son article « Code is Law » que c’est le code qui façonne le cyberespace, définit son architecture, et au-delà, nos fondamentaux de liberté. Deux choses ont changé depuis. D’une part, depuis l’essor d’Internet et l’avènement des smartphones, le cyberespace n’est plus une entité cloisonnée du monde réel. D’autre part, les systèmes d’intelligence artificielle se sont massivement généralisés pour investir peu à peu tous les pans de l’activité humaine (finance, santé, éducation…). Jusque-là, ces domaines ont toujours été régis par des lois votées par des députés. Aujourd’hui, nous sommes à un tournant : ce n’est plus tant le législateur que le technicien qui est aux commandes. Au travers des systèmes automatisés qu’il développe, c’est lui qui définit les nouvelles normes. 

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